Simulation of Market Demand for Traceable Pork with Different Levels of Safety Information: A Case Study in Chinese Consumers
Notice bibliographique
Résumé
The Chinese government has always promoted the pork traceability system; however, expensive traceable pork of limited variety containing single‐level safety information cannot meet the differentiated consumer demand of the Chinese market. A survey was conducted of 2,080 consumers in five cities distributed in east, south, southwest, northeast, and central China, in which traceable pork hindquarter profiles were constructed by combining traceable safety information attributes with government certification, appearance, and price. Individual consumers’ part‐worth utilities were estimated using a choice experiment and hierarchical Bayesian inference. On this basis, combined with ordinary pork hindquarter profiles in the real market, different traceable pork hindquarter profiles were set to develop seven market schemes. Furthermore, market shares of each scheme were simulated using the random first choice method. Most consumers chose appearance rather than safety in the choice experiment, which also indicated that traceable safety information certified by the government had a higher part‐worth utility. Simulation results suggested that a larger market share could be better achieved by supplying multilevel traceable pork hindquarters in the market at the same time, rather than by supplying single‐level traceable pork hindquarters. Moreover, income was found to be the key factor in determining consumers’ demand. Le gouvernement chinois a toujours fait la promotion du système de traçabilité des porcs. Toutefois, les produits traçables, qui sont couteux, peu variés et accompagnés d'un seul niveau d'information sur la salubrité, ne peuvent satisfaire la demande particulière des consommateurs chinois. Un sondage dans lequel figuraient des renseignements sur les quartiers arrière de porcs, dont de l'information sur la salubrité, la certification du gouvernement, l'apparence et le prix, a été réalisé auprès de 2080 consommateurs dans cinq villes situées dans l'est, le sud, le sud‐ouest, le nord‐est et le centre de la Chine. Nous avons estimé les utilités partielles des consommateurs à l'aide des méthodes des choix discrets et de l'inférence bayésienne hiérarchique. À partir de ces données, combinées à des renseignements sur des quartiers arrière de porcs ordinaires sur le marché réel, nous avons élaboré sept scénarios de marché. Nous avons aussi simulé les parts de marché de chaque scénario à l'aide de la méthode du premier choix aléatoire. Dans la méthode des choix discrets, la plupart des consommateurs ont choisi l'apparence plutôt que la salubrité, ce qui indique que l'information sur la salubrité certifiée par le gouvernement avait une utilité partielle élevée. Les résultats de la simulation autorisent à penser qu'il serait possible de conquérir une plus grande part de marché si les quartiers arrière de porcs étaient accompagnés d'information de plusieurs niveaux en même temps plutôt que d'information d'un seul niveau. D'après nos résultats, le revenu représente le facteur clé dans la détermination de la demande des consommateurs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».